第 1 題
在金融科技的衝擊下，有關顧客和金融機構的關係轉變，下列敘述何者錯誤？
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金融科技（FinTech）的發展，使得金融服務更加個人化、客製化，並強調以客戶為中心。傳統金融機構過去主導的「一站購足」大眾市場模式，在金融科技的衝擊下，逐漸轉變為更碎片化、專業化、甚至透過開放銀行模式與異業合作的生態系。因此，金融機構不再是單純提供「一站購足」的大眾市場模式，而是需要提供更具彈性、個人化且與生態系結合的服務。選項1、3、4均為金融科技衝擊下，金融機構與顧客關係的正確轉變趨勢。
題目來源： 第18屆考試
第 2 題
下列何者非屬雲端運算的特性？
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根據美國國家標準暨技術研究院（NIST）對雲端運算的定義，其五大基本特性包括：隨需自助服務（On-demand Self-service）、廣泛網路存取（Broad Network Access）、資源匯集（Resource Pooling）、快速彈性（Rapid Elasticity）及可量測服務（Measured Service）。 雖然雲端服務提供商會提供多種安全措施，但「確保資料安全(Security Guaranteed)」並非雲端運算本身的一項基本特性，且任何系統都無法絕對保證資料的百分之百安全，資料安全通常是雲端服務提供者與使用者共同的責任。
題目來源： 第18屆考試
第 3 題
下列何者並非組織採用雲端運算服務的常見考量原因？
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組織採用雲端運算服務的常見考量原因包括：降低成本（如按需付費、減少硬體投資）、提升部署速度與靈活性、增強系統效能與擴展性（快速彈性）。然而，資料隱私（Privacy）通常是組織在採用雲端服務時需要特別關注和解決的「挑戰」或「疑慮」，而非促使組織採用雲端服務的「原因」。組織需要投入資源確保雲端環境下的資料隱私與合規性。
題目來源： 第18屆考試
第 4 題
CSV、JSON 及XML 資料格式均是用來敘述下列何種資料類型？
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資料類型可分為結構化、半結構化和非結構化。 * **結構化資料**：具有明確定義的結構，通常儲存在關聯式資料庫中，如表格形式，有固定的欄位和資料類型。 * **非結構化資料**：沒有預定義的結構，如文字文件、圖片、音訊、視訊等。 * **半結構化資料**：具有某種程度的結構，但不如結構化資料那樣嚴格，通常使用標籤或其他標記來組織資料，但沒有固定的綱要。CSV (Comma Separated Values) 雖然有行和列的概念，但沒有嚴格的資料類型定義；JSON (JavaScript Object Notation) 和 XML (Extensible Markup Language) 則使用鍵值對或標籤來組織資料，具有層次結構，但沒有固定的資料庫綱要。這些格式都屬於半結構化資料。
題目來源： 第18屆考試
第 5 題
下列何種特色並非是在世界經濟論壇中提到新市場平台(New Market Platform)所具備的特色？
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世界經濟論壇（WEF）在討論新市場平台（New Market Platform）時，通常強調其在第四次工業革命背景下的核心特徵。這些特徵通常包括： * **社群化（Socialization）**：平台透過連結多方參與者，形成生態系並產生網路效應。 * **標準化（Standardization）**：為確保互操作性、擴展性和廣泛採用，平台通常會建立或遵循一定的標準。 * **自動化（Automation）**：透過人工智慧、區塊鏈和智能合約等技術，實現流程的自動化和效率提升。 「個人化（Personalization）」雖然是金融科技發展的重要趨勢，也是許多平台服務的目標和成果，但它更多是基於平台所提供的數據和自動化能力所實現的「應用層面」或「使用者體驗」，而非平台本身的「核心結構性特徵」或「基礎運作原則」。相較於其他選項，個人化較不被視為新市場平台在結構或運作層面的定義性特徵。
題目來源： 第18屆考試
第 6 題
下列何項因素並非人工智慧第三次熱潮的發展基礎？
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人工智慧的第三次熱潮（約2010年至今）主要基於以下幾個關鍵因素的發展： 1. **大數據（Big Data）**：大量可供訓練的數據。 2. **運算能力的提升**：半導體技術的進步（如GPU的發展）和電腦運算能力的顯著提升，使得複雜的AI模型得以訓練和運行。 3. **演算法的突破**：深度學習等新演算法的出現。 4. **雲端運算與儲存**：雲端服務的普及和成本降低，提供了可擴展且經濟的運算和儲存資源。 「金融科技的發展」是人工智慧在金融領域的「應用」和「結果」，而非促成人工智慧第三次熱潮的「基礎」或「原因」。人工智慧的發展是金融科技得以實現的技術基礎之一。
題目來源： 第18屆考試
第 7 題
下列何者非日本Socity 5.0 計畫建立以人為本之AI 社會原則？
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日本的Society 5.0計畫旨在建立一個以人為本的超智慧社會，其AI社會原則強調倫理、包容和永續發展。常見的原則包括： * **尊重人類尊嚴**：確保AI的發展和應用不侵犯人類的基本權利和價值。 * **多元與普惠性**：確保AI技術能惠及所有人群，不造成數位落差或歧視。 * **永續性**：AI的發展應有助於解決社會和環境問題，實現永續發展。 * 其他原則還包括公平性、透明性、問責制、隱私保護等。 「反數位性」或「反數位化」與Society 5.0計畫的核心精神完全相悖。Society 5.0正是要透過數位技術（如AI、IoT、大數據）來解決社會問題，實現社會進步，因此不可能主張反數位化。
題目來源： 第18屆考試
第 8 題
下列關於強人工智慧之敘述，何者錯誤？
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強人工智慧（Strong AI），又稱通用人工智慧（Artificial General Intelligence, AGI），其目標是創造出具有與人類同等或超越人類智慧的機器，能夠執行任何人類可以完成的智力任務，包括推理、解決問題、抽象思考和從經驗中學習。因此，選項1、2、4的敘述是正確的。 然而，強人工智慧目前仍處於理論和研究階段，尚未實現。現今大多數的AI系統都屬於弱人工智慧（Weak AI）或狹義人工智慧（Narrow AI），只能在特定領域或任務上表現出色。因此，「截至目前為止，發展也成熟」的敘述是錯誤的。
題目來源： 第18屆考試
第 9 題
比特幣區塊的區塊頭不包括下列何項資訊？
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比特幣區塊主要由兩部分組成：區塊頭（Block Header）和交易列表（Transaction List）。區塊頭包含區塊的元數據，其主要資訊包括： * **版本號（Version）**：軟體版本。 * **前一區塊的雜湊值（Previous Block Hash）**：連結到前一個區塊的雜湊值，形成區塊鏈。 * **梅克爾根（Merkle Root）**：區塊內所有交易的雜湊值總和，用於驗證交易的完整性。 * **時間戳（Timestamp）**：區塊被挖出的時間。 * **難度目標（Difficulty Target）**：挖礦難度的目標值。 * **隨機數（Nonce）**：挖礦過程中找到的數值。 而「交易（Transactions）」本身是包含在區塊的「區塊體（Block Body）」中，而非區塊頭。區塊頭只包含交易的梅克爾根，作為交易的摘要資訊。
題目來源： 第18屆考試
第 10 題
區塊鏈在金融業最有潛力的應用場景包含下列哪幾項？
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區塊鏈技術因其去中心化、不可篡改、透明和安全等特性，在金融業具有廣泛的應用潛力： * **A. 跨境支付**：區塊鏈可以減少中間環節，降低成本，提高跨境交易的速度和效率。 * **B. 貿易融資**：區塊鏈可以簡化複雜的貿易融資流程，提高透明度，減少欺詐風險，並透過智能合約實現自動化。 * **C. 證券發行與交易**：區塊鏈可以實現資產代幣化，簡化證券發行、清算和結算流程，提高市場效率和流動性。 * **D. 數位身分驗證**：區塊鏈可以提供安全、自主的數位身分解決方案，讓個人更好地控制自己的數據，並在金融服務中實現更高效、安全的身份驗證。 因此，上述所有選項都是區塊鏈在金融業中具有巨大潛力的應用場景。
題目來源： 第18屆考試
第 11 題
下列何項非屬新冠疫情後開始發展的無接觸服務？
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新冠疫情後，為了減少人與人之間的接觸，金融服務業積極發展各類無接觸服務。這些服務主要透過科技手段，讓客戶能夠遠端完成身分驗證、開戶、交易等業務。 選項A、B、C皆屬於疫情後為推動無接觸服務而發展或強化的方向，例如利用生物識別技術（如指紋、臉部辨識）結合行動裝置進行身分驗證和支付；開發具備數位身分識別與電子簽署功能的機制，以取代實體文件簽署；以及提供更多元的線上身分認證方式，方便客戶遠端辦理業務。 選項D「限制開立帳戶型態及交易範圍」是採取保守或限縮的策略，與疫情後為便利客戶、擴大服務範圍以減少接觸的「無接觸服務」發展方向背道而馳。疫情後的趨勢是擴大而非限制遠端服務的類型和範圍。 因此，選項D並非新冠疫情後開始發展的無接觸服務。
題目來源： 第18屆考試
第 12 題
下列何者並非影響生物辨識系統「冒用被接受率(False Acceptance Rate)」的主因？
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冒用被接受率（False Acceptance Rate, FAR）是指生物辨識系統錯誤地將非授權使用者辨識為授權使用者的機率，是衡量系統安全性的重要指標。影響FAR的主要因素包括： 1. **硬體品質**：生物辨識感測器的品質（如解析度、精準度）直接影響採集到的生物特徵資料的品質。硬體品質不佳可能導致資料失真，進而影響辨識準確性，提高FAR。 2. **軟體**：系統的軟體負責處理、儲存和比對生物特徵資料。軟體的設計和實作品質會影響資料處理的效率和準確性，進而影響FAR。 3. **演算法**：生物辨識系統的核心是其比對演算法。演算法的設計優劣直接決定了系統辨識的精準度、容錯率和安全性。一個不夠精良的演算法可能更容易產生誤判，導致FAR升高。 4. **使用次數**：系統的使用次數（或頻率）通常不會直接影響系統本身的FAR設計值或其內在的辨識能力。FAR是一個統計性的指標，反映系統在特定條件下的固有性能。雖然長時間高頻率使用可能導致硬體磨損，但這並非影響FAR的「主因」，且FAR的衡量通常是在系統設計和部署時就已確定的性能指標。 因此，使用次數並非影響生物辨識系統冒用被接受率的主因。
題目來源： 第18屆考試
第 13 題
資料標記技術(EMVCo Tokenization)主要解決下列何種問題？
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EMVCo Tokenization（資料標記化技術）是一種支付安全技術，其主要目的是保護敏感的支付卡資料。該技術將實際的支付卡號（Primary Account Number, PAN）替換為一組獨特的、非敏感的「代碼」（Token）。在交易過程中，商家、支付處理商等環節只會接觸到這個代碼，而不會接觸到真實的卡號。 1. 選項A「消費者常忘記卡號」：資料標記化技術主要解決的是安全性問題，而非記憶問題。雖然它可能間接讓消費者無需輸入實體卡號，但這不是其主要目的。 2. 選項B「降低店家收單成本」：資料標記化技術的實施可能涉及額外的技術投入，其主要目的不是直接降低收單成本，而是提升交易安全性。 3. 選項C「付款流程複雜」：資料標記化技術在後台運作，對消費者而言，付款流程可能變得更順暢（例如透過行動支付），但其核心目的並非簡化流程，而是強化安全。 4. 選項D「減少實體卡號外洩風險」：這是資料標記化技術最主要的功能。透過將真實卡號替換為代碼，即使支付系統或商家資料庫遭到入侵，駭客也只能取得無用的代碼，無法竊取到實際的卡號，從而大幅降低敏感支付資料外洩的風險。 因此，資料標記技術主要解決減少實體卡號外洩風險的問題。
題目來源： 第18屆考試
第 14 題
有關感應式裝置結合線上支付的付款方式，不包括下列何者？
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題目詢問的是「感應式裝置結合線上支付」的付款方式，意指透過感應技術觸發即時的線上金流交易。 1. **Amazon Go 無人實體購物商店**：顧客進入商店後，系統透過感應器、攝影機等技術自動追蹤購物行為，離店時自動從綁定的Amazon帳戶（線上支付）扣款。這符合感應式裝置結合線上支付的定義。 2. **台北公車的悠遊卡付款**：悠遊卡是一種儲值卡，使用RFID感應技術。當乘客刷卡時，款項是從悠遊卡內的「儲值金」扣除。雖然悠遊卡可以透過線上方式加值，但搭乘公車時的扣款行為本身是從卡片內的電子錢包餘額扣除，屬於「離線支付」或「儲值支付」，而非即時連結銀行帳戶或信用卡進行「線上支付」。 3. **阿里巴巴的「淘咖啡」服務**：類似Amazon Go，顧客透過人臉辨識等感應技術進入，購物後自動從支付寶帳戶（線上支付）扣款。這符合感應式裝置結合線上支付的定義。 4. **VISA 及MasterCard 的自動加油機扣款服務**：許多現代加油機支援感應式信用卡或行動支付。當顧客使用感應方式支付時，會即時透過網路向發卡銀行進行授權和扣款（線上支付）。這符合感應式裝置結合線上支付的定義。 因此，台北公車的悠遊卡付款雖然是感應式支付，但其扣款機制主要基於卡片儲值，不屬於即時的線上支付。
題目來源： 第18屆考試
第 15 題
加密貨幣不是一個良好的價值保存工具，最主要的原因為何？
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一個良好的價值保存工具應具備穩定性，能夠在一段時間內維持其購買力。加密貨幣，尤其是主流的比特幣等，之所以被認為不是一個良好的價值保存工具，最主要的原因是其幣值容易大幅波動。 1. 選項A「不易兌換為一般貨幣」：對於主流加密貨幣而言，透過各大交易所兌換為法定貨幣相對容易，這並非其主要問題。 2. 選項B「貨幣保存不易」：加密貨幣是數位資產，其保存涉及數位錢包的安全性，而非實體貨幣的保存問題。雖然數位資產的安全性需要注意，但這不是導致其價值不穩定的原因。 3. 選項C「幣值容易大幅波動」：加密貨幣市場受多種因素影響，包括市場供需、監管政策、宏觀經濟事件、社群情緒等，導致其價格在短時間內可能出現劇烈漲跌。這種高度不確定性使得其作為價值儲存工具的可靠性大打折扣，因為其價值無法穩定地被預期。 4. 選項D「貨幣無法跨境使用」：加密貨幣的設計初衷之一就是實現無國界的交易，因此「無法跨境使用」的說法是錯誤的。 綜上所述，加密貨幣幣值容易大幅波動是其不適合作為良好價值保存工具的最主要原因。
題目來源： 第18屆考試
第 16 題
我國金融科技／保險科技發展路徑圖中推動「科技中立」原則之內涵，下列何者錯誤？
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「科技中立」原則是指金融監理應著重於金融服務的「功能」與「行為」，而非所採用的特定「技術」。其目的是為了避免監理框架因技術差異而產生偏頗，進而鼓勵創新、促進公平競爭。 1. 選項A「鼓勵運用技術精進經營效率及效能」：科技中立原則鼓勵金融機構自由選擇最適合的技術來提升營運效率和服務效能，這是其重要目標之一。 2. 選項B「建立公平競爭環境」：透過不偏袒特定技術的監理方式，確保新興科技業者與傳統金融機構能在同等監理標準下競爭，有助於建立公平的市場環境。 3. 選項C「增加消費者福祉及提高產業競爭力」：透過鼓勵創新和公平競爭，最終目標是提供更多元、更優質的金融服務，從而提升消費者福祉並增強整個產業的競爭力。 4. 選項D「將金融監理思維轉化為功能及行為導向」：這正是科技中立原則的核心精神和實踐方式。科技中立原則的推動，其目的就是要讓金融監理從過去可能偏重技術形式的思維，轉變為更關注金融服務的實質功能與行為所帶來的風險與效益。因此，此選項描述的是科技中立原則的正確內涵，而非錯誤之處。 **根據題目要求，若答案D為錯誤選項，則表示「將金融監理思維轉化為功能及行為導向」不屬於科技中立原則的內涵。然而，這與普遍對科技中立原則的理解相悖，因為功能及行為導向的監理正是科技中立原則的核心體現。若必須選擇一個錯誤選項，則可能是在非常細微的語義上，將「原則的內涵」與「原則所導致的監理行動或結果」進行區分。但從一般理解來看，D是科技中立原則的正確描述。**
題目來源： 第18屆考試
第 17 題
下列何項非屬保險業結合現代科技手段之項目？
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題目詢問的是「保險業結合現代科技手段」的項目，意指保險公司將這些科技應用於其產品、服務、營運或風險管理中。 1. **P2P 借貸 (Peer-to-Peer Lending)**：P2P借貸是一種金融科技模式，主要涉及個人或機構之間直接進行借貸，繞過傳統銀行。它屬於「借貸」領域的創新，而非保險業在自身業務中直接應用的科技手段。雖然保險公司可能投資P2P平台，但P2P借貸本身並非保險業結合的科技手段。 2. **物聯網 (IoT)**：保險業廣泛應用物聯網技術，例如健康險結合穿戴裝置監測保戶健康數據、車險結合車載資通訊（Telematics）監測駕駛行為、居家險結合智慧家庭感測器預防災害等，以進行風險評估、產品定價和理賠服務。 3. **區塊鏈 (Blockchain)**：區塊鏈技術在保險業的應用包括智能合約（自動化理賠）、防範詐欺、建立透明且不可篡改的保單記錄、簡化跨國再保業務等，提升效率和信任度。 4. **基因檢測 (Genetic Testing)**：基因檢測技術可以提供個人健康風險的資訊。雖然其在保險業的應用涉及倫理和法規爭議（例如基因歧視），但它確實是保險業在評估健康和壽險風險時可能考慮或研究的現代科技手段之一。 因此，P2P借貸是獨立的金融服務模式，而非保險業結合的科技手段。
題目來源： 第18屆考試
第 18 題
根據中央銀行(2019)之報告，P2P 借貸平台管理不當時，會帶來許多風險，其中的平台倒閉風險，主要原因為 何？
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P2P借貸平台的核心功能是作為借貸雙方的中介，撮合交易並收取服務費。然而，在實際運作中，許多平台為了吸引投資人或借款人，會偏離純粹的中介角色，承擔額外的風險，這正是導致平台倒閉的主要原因之一。 1. **選項A「P2P 平台可能承擔了擔保責任，導致經營風險增加」**：這是P2P平台倒閉風險最常見且關鍵的原因。部分平台為了增強投資人信心，會提供本金或收益擔保，或設立風險準備金。一旦借款人大量違約，平台就必須動用自有資金或準備金來履行擔保責任。若違約規模過大，超出平台的承受能力，將導致平台資金鏈斷裂，最終倒閉。 2. 選項B「投資人的資金成本高」：投資人的資金成本高會影響其投資意願和收益，但這主要影響資金供給端，而非直接導致平台倒閉。平台可以透過調整利率來應對。 3. 選項C「借款人壓低利息，壓低利差，造成經營困難」：利差縮小會影響平台的盈利能力，可能導致經營困難，但通常不會直接造成平台倒閉，除非平台本身營運成本過高且無法轉型。 4. 選項D「借款人的抵押品價值過低」：這會增加借款人的信用風險，對投資人而言是損失風險。但如果平台僅作為中介，不承擔擔保責任，借款人違約和抵押品價值低主要由投資人承擔，不會直接導致平台倒閉。 因此，P2P平台承擔擔保責任，將信用風險轉嫁到自身，是導致其經營風險增加並最終倒閉的主要原因。
題目來源： 第18屆考試
第 19 題
成立於2011 年的Market Invoice（英國）是P2P 借貸平台何種營運模式？
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MarketFinance（前身為MarketInvoice）是一家英國的金融科技公司，成立於2011年。其核心業務模式是為中小企業提供營運資金，主要透過「發票融資」或「應收帳款承購」的方式。 1. 選項A「公證模式」：這不是P2P借貸的標準營運模式分類。 2. 選項B「發票交易／應收帳款承購」：MarketFinance允許企業將其未到期的應收帳款（發票）出售給平台上的投資人，以換取即時現金。這種模式即為發票交易或應收帳款承購（Factoring），屬於P2P借貸的一種特殊形式，專注於企業的短期流動性需求。 3. 選項C「資產負債表模式」：指平台本身作為貸款方，利用自有資金或外部融資進行放貸，將貸款記錄在自己的資產負債表上，並承擔信用風險。MarketFinance主要作為中介平台，撮合企業與投資人。 4. 選項D「保證收益模式」：指平台向投資人承諾一定的收益率，並可能為此承擔部分風險。這是一種風險承擔機制，而非主要的營運模式分類。 因此，MarketInvoice的營運模式屬於發票交易／應收帳款承購。
題目來源： 第18屆考試
第 20 題
下列何者非屬世界經濟論壇(WEF)所歸納的群眾募資之特色項目？
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世界經濟論壇（WEF）在其關於群眾募資（Crowdfunding）的報告中，通常會歸納其主要特色，這些特色主要從群眾募資的運作機制、參與者體驗和經濟效益等角度進行分析。 1. **選項A「群體基礎－管道增加且準確度提升」**：群眾募資的核心在於匯集大眾的力量，這擴大了資金募集的管道，並且透過群眾的選擇和反饋，有助於提升專案的市場驗證和潛在成功率（準確度）。這符合WEF對群眾募資機制特點的描述。 2. **選項B「客製化－多樣化及參與感」**：群眾募資平台上的專案類型多樣，且通常鼓勵支持者參與專案的發展過程，提供回饋或獲得獨特的回報，從而增強了支持者的參與感和客製化體驗。這也是WEF強調的特點。 3. **選項C「顧客權益增加－成本降低」**：群眾募資模式有助於降低專案發起人的募資成本（相較於傳統融資），同時支持者（顧客）透過直接參與，可能獲得更直接的權益或回報，並對專案有更大的影響力。這反映了群眾募資在經濟效益和參與者賦權方面的特點。 4. **選項D「創新創意－符合時代潮流」**：「創新創意」是許多群眾募資專案的特徵，因為平台為許多傳統管道難以獲得資金的創新想法提供了機會。「符合時代潮流」則描述了這些專案的市場相關性。然而，這更多是描述了「在群眾募資平台上常見的專案類型或其結果」，而非群眾募資「作為一種金融模式本身的特色項目」。WEF更傾向於從機制、參與者互動和經濟影響等角度來歸納其特色。 因此，選項D雖然描述了群眾募資平台上的常見現象，但並非WEF在分析群眾募資模式時所歸納的「特色項目」之一。
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第 21 題
英國的Crowdcube 是世界第一個成立何種群募平台，具有大眾化及投資門檻低等特色，於2010 年10 月成立， 2013 年由英國金融行為監管局(FCA)承認合法？
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Crowdcube是英國一家著名的股權群募平台（Equity Crowdfunding Platform），於2010年成立，並在2013年獲得英國金融行為監管局（FCA）的承認。其特色在於讓大眾投資新創公司或中小企業的股權，且投資門檻相對較低，符合題目描述的「大眾化及投資門檻低」的特點。
題目來源： 第18屆考試
第 22 題
下列何項非屬理財機器人之服務流程？
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理財機器人（Robo-advisor）的核心服務是透過演算法和自動化技術，為客戶提供個人化的投資建議和管理。因此，瞭解客戶的投資需求、風險承受度、投資目標等是其服務流程中不可或缺的第一步。選項A「不需要瞭解客戶的投資需求」與理財機器人的基本功能和服務理念相悖。
題目來源： 第18屆考試
第 23 題
下列何者非金融科技應用於投資管理常見之業務？
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金融科技（FinTech）應用於投資管理旨在透過創新技術提升效率、降低成本並提供更個人化的服務。機器人理財、社群投資和演算法交易都是金融科技在投資管理領域的典型應用。電話下單交易是一種傳統的交易方式，雖然仍在使用，但並非金融科技所帶來的創新應用。
題目來源： 第18屆考試
第 24 題
有關純網銀的敘述，下列何者錯誤？
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世界第一家純網銀通常被認為是美國的Security First Network Bank (SFNB)，於1995年成立。Fidor Bank是德國一家知名的純網銀，但並非全球第一家。因此，選項A的敘述是錯誤的。
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第 25 題
依據法國零售銀行協會(2017)調查，純網銀等金融科技業對銀行業影響最大的業務為下列何者？
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根據多項研究和市場觀察，純網銀等金融科技業對傳統銀行業影響最大的業務領域通常是支付和借貸業務。這些業務具有高頻率、標準化程度高、對客戶體驗敏感等特點，容易被金融科技公司透過數位化和自動化技術進行顛覆和創新，提供更便捷、低成本的服務。
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第 26 題
下列何者非PwC(2016a)報告中「效率和合作」之監理科技類型內涵？
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PwC（資誠聯合會計師事務所）在2016年的報告中，將監理科技（RegTech）分為幾個類型。其中，「效率和合作」的內涵通常包括監理報告呈現方式的優化、風險評估的統一化以及利用雲端計算等技術來提升監理效率和促進監管機構與被監管機構之間的合作。而「內建合規」（Embedded Compliance）通常被視為監理科技的更高層次目標或一種更深層次的應用，它強調將合規性要求直接嵌入到業務流程和系統中，使其自動化，而非單純屬於「效率和合作」的範疇。
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第 27 題
下列何者非屬2017 年6 月IMF Staff Discussion Note 上提出的監理科技領域？
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國際貨幣基金組織（IMF）在2017年6月的Staff Discussion Note中，探討了監理科技（RegTech）的發展。報告中提及的監理科技領域主要包括區塊鏈（Blockchain/DLT）、應用程序編程接口（API）、大數據分析工具（Data Analytics Tools）以及人工智慧/機器學習（AI/Machine Learning）等。身分驗證技術雖然是金融科技的重要組成部分，但「身分驗證技術（不包括生物識別技術）」並非該報告中明確列出的主要監理科技領域之一。
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第 28 題
根據行政院國家資通安全會報2022 年的報告，下列資安威脅之敘述，何者錯誤？
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選項D的敘述是錯誤的。雖然提供雲端服務的廠商（如AWS, Azure, GCP）會投入大量資源進行資安把關，並提供多層次的資安防護，但雲端資安是「共享責任模式」（Shared Responsibility Model）。這意味著雲端服務提供商負責「雲端本身的安全性」（Security *of* the Cloud），而客戶則負責「雲端中的安全性」（Security *in* the Cloud），包括資料、應用程式、網路配置和身分存取管理等。 因此，客戶若未妥善配置或管理，仍可能面臨資安風險，不能說資安「較有保障」或完全無虞。
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第 29 題
Gartner 對於資安的願景、目標、原則與體制的看法，下列何者錯誤？
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Gartner對於資安的願景和原則，強調從傳統的被動防禦轉向更主動、業務導向和風險管理的策略。其核心觀點包括： 1. 不再只專注於防火牆等單點防禦，而是擴及到保障營運成果和業務價值。 2. 資安部門不再只是被動的防禦者，應成為組織的推動者，支持業務創新。 3. 不再嘗試完全控制資訊的流向，而是理解資訊流向，並在資訊流動中建立適當的保護。 選項A「應強化例行性檢查機制，增加檢查的頻率」雖然聽起來是好的資安實踐，但Gartner更強調的是從例行性、頻率導向的檢查轉向更智慧、自動化、風險導向的持續監控和適應性安全（Adaptive Security），以應對快速變化的威脅環境。單純增加檢查頻率不一定能解決根本問題，且可能增加成本和複雜性，與Gartner強調的效率和策略性轉變有所出入。
題目來源： 第18屆考試
第 30 題
英國 「競爭及市場管理局(CMA)」 設立下列何種業務 ， 藉此促進英國前九大銀行發展出更好的金融服務給客戶？
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英國競爭及市場管理局（CMA）為了促進金融服務市場的競爭和創新，於2016年發布命令，要求英國九大銀行實施「開放銀行」（Open Banking）標準。這項措施旨在透過統一的API介接標準格式，讓客戶能夠安全地將其銀行帳戶資料分享給第三方服務提供商，從而促進新產品和服務的發展，提升客戶體驗和市場競爭力。
題目來源： 第18屆考試
第 31 題
下列何項金融機構之作業，較不適合運用機器人流程自動化系統(RPA)來處理？
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機器人流程自動化系統(RPA)最適合處理重複性高、規則明確、資料量大且涉及多個系統操作的後台作業。RPA透過模擬人類操作介面來執行任務，以提高效率並減少人為錯誤。 * **AML 洗錢防制**：涉及大量資料比對、規則判斷和報告生成，非常適合RPA自動化。 * **個人金融貸款處理**：包含資料輸入、文件審核、信用評分查詢、系統間資料傳輸等重複性工作，適合RPA處理。 * **網路銀行轉帳作業**：這類作業通常已是核心銀行系統的高度自動化功能，且多為即時、客戶直接操作的交易。RPA主要用於自動化現有手動流程或橋接不同系統，而非取代已高度整合且即時的核心交易功能。因此，相較於其他選項，其「較不適合」作為RPA的主要應用場景，因為其自動化程度已高，RPA能帶來的邊際效益較低。 * **銀行開戶審核作業**：涉及客戶資料收集、身份驗證、背景調查、內部審批流程等，這些都是規則明確且重複性高的任務，適合RPA輔助處理。 綜合來看，網路銀行轉帳作業因其高度自動化和即時性，較不屬於RPA主要鎖定進行自動化的「手動重複性」流程。
題目來源： 第18屆考試
第 32 題
有關建置機器人流程自動化系統(RPA)建議採用的原則，下列敘述何者錯誤？
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RPA系統的建置與導入，確實是跨部門的流程改造，但流程優化主要應由熟悉業務流程的「業務部門」主導，並由「資訊部門」提供技術支援與實作。將流程優化完全交由資訊部門兼任是錯誤的觀念，因為資訊部門雖具備技術能力，但通常不具備各業務流程的深度專業知識，難以有效進行流程優化。成功的RPA導入需要業務部門與資訊部門的緊密合作。 * **選項1**：RPA不僅自動化現有作業，其導入過程也常促使企業重新審視並優化流程，以達到更好的自動化效果。此敘述正確。 * **選項2**：RPA導入是跨部門的流程改造，但流程優化應由業務部門主導，資訊部門提供技術支援。將流程優化完全交由資訊部門兼任是錯誤的，因為資訊部門缺乏業務流程的專業知識。此敘述錯誤。 * **選項3**：雖然RPA適用於許多流程，但在選擇導入RPA的流程時，必須進行效益評估，包括成本節省和有形/無形效益，以確保投資報酬率。此敘述正確。 * **選項4**：RPA是基於規則的自動化，需要明確、可重複且可詳細描述的作業流程。如果流程原則模糊不清或無法標準化，R則不適合導入RPA。此敘述正確。
題目來源： 第18屆考試
第 33 題
有關於區塊鏈技術運用，下列哪一種應用情境較不適用？
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區塊鏈技術以其去中心化、不可篡改和透明性等特性，在許多領域展現潛力，但也有其限制。 * **發行加密貨幣**：區塊鏈是加密貨幣（如比特幣、以太幣）的底層技術，這是其最核心且廣泛的應用之一。此應用情境非常適用。 * **智能合約應用**：智能合約是區塊鏈上的自動執行合約，當預設條件滿足時，合約條款會自動執行。這是區塊鏈的重要應用之一。此應用情境非常適用。 * **即時性的交易**：區塊鏈的交易處理速度通常較慢，尤其是在公有鏈上，由於需要經過多個節點的驗證和共識機制，交易確認時間較長，難以達到傳統中心化系統的即時交易速度（例如每秒數千甚至數萬筆交易）。因此，對於需要高頻率、低延遲的即時交易情境，區塊鏈目前較不適用。雖然有許多技術正在努力提升區塊鏈的交易速度（如Layer 2解決方案），但相較於傳統系統，仍有其限制。 * **產品資訊溯源**：區塊鏈的不可篡改性和透明性使其非常適合追蹤產品從生產到銷售的整個供應鏈資訊，確保產品的真實性和來源可追溯。此應用情境非常適用。 因此，即時性的交易是區塊鏈技術目前較不適合的應用情境。
題目來源： 第18屆考試
第 34 題
有關航班延誤險，產險公司以「智能合約」執行保險運作快速理賠，主要是採用下列何種金融科技的技術？
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題目中明確提到「智能合約」執行保險運作快速理賠。智能合約是區塊鏈技術的核心應用之一。在航班延誤險的案例中，智能合約可以設定當航班延誤的客觀條件（例如，透過外部數據源，即「預言機」獲取航班實際起降時間）被滿足時，自動觸發理賠流程，將保險金支付給保戶，無需人工介入審核，從而實現快速理賠。 * **支付**：支付是金融科技的一個領域，但智能合約本身不是支付技術，而是利用區塊鏈進行自動化交易的工具。 * **區塊鏈**：智能合約是運行在區塊鏈上的程式碼，區塊鏈提供了一個去中心化、不可篡改的環境來執行這些合約。 * **人工智慧**：人工智慧可能用於風險評估或詐欺偵測，但不是執行智能合約理賠的核心技術。 * **雲端運算**：雲端運算提供基礎設施，但不是智能合約本身或其運作機制。
題目來源： 第18屆考試
第 35 題
定期自動於公開網站擷取資料，以進行數據分析，通常會採用下列何種技術？
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題目描述的是「定期自動於公開網站擷取資料」，這正是網路爬蟲（Web Crawler 或 Web Scraper）技術的核心功能。 * **爬蟲 (Web Crawler/Scraper)**：是一種自動化程式，用於瀏覽網際網路並從網頁中提取資訊。它能按照預設規則，定期、自動地從網站上抓取所需的數據，以供後續分析使用。 * **搜尋引擎 (Search Engine)**：如Google，其背後確實使用了爬蟲技術來索引網頁內容，但搜尋引擎本身的功能是提供用戶查詢和檢索已索引的資訊，而非直接為數據分析擷取原始資料。 * **資料探勘 (Data Mining)**：是指從大量資料中發現模式、趨勢和有意義資訊的過程。它是數據分析的一個階段，發生在資料已經被擷取和整理之後，而不是擷取資料的技術本身。 * **Kali (Kali Linux)**：是一個專為滲透測試和網路安全審計設計的Linux發行版，包含多種安全工具，與資料擷取無直接關係。
題目來源： 第18屆考試
第 36 題
深度學習中「深度」的意思是神經網路中包含許多下列何者？
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在人工智慧的深度學習領域中，「深度（Deep）」一詞指的是人工神經網路的結構特徵。一個「深度」神經網路是指其包含多個「隱藏層（Hidden Layers）」。 * **輸入層 (Input Layer)**：接收原始數據的層。 * **運算層 (Computational Layer)**：這不是標準的神經網路層次名稱，通常運算發生在各層的神經元中。 * **隱藏層 (Hidden Layer)**：位於輸入層和輸出層之間，負責對輸入數據進行複雜的轉換和特徵提取。當神經網路具有多個隱藏層時，就被稱為「深度」神經網路，這使得模型能夠學習更抽象、更複雜的數據表示。 * **輸出層 (Output Layer)**：產生最終預測或分類結果的層。 因此，「深度」的關鍵在於隱藏層的數量。
題目來源： 第18屆考試
第 37 題
下列何項不屬於非監督性機器學習？
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機器學習主要分為監督式學習（Supervised Learning）、非監督式學習（Unsupervised Learning）和強化學習（Reinforcement Learning）。 * **非監督式學習**：處理沒有標籤的數據，目標是發現數據中隱藏的模式或結構。 * **關聯 (Association)**：例如關聯規則挖掘，用於發現數據集中項目之間的關係（如購物籃分析），屬於非監督式學習。 * **降維 (Dimensionality Reduction)**：例如主成分分析（PCA），旨在減少數據的維度，同時保留大部分重要信息，屬於非監督式學習。 * **聚類 (Clustering)**：將相似的數據點分組到不同的簇中，而無需預先知道類別標籤，屬於非監督式學習。 * **監督式學習**：處理帶有標籤的數據，目標是學習一個從輸入到輸出的映射函數，以便對新數據進行預測。 * **分類 (Classification)**：將數據點分配到預定義的類別或標籤中（例如，判斷電子郵件是否為垃圾郵件），這需要有標籤的訓練數據來學習分類規則，因此屬於監督式學習。 因此，分類不屬於非監督性機器學習。
題目來源： 第18屆考試
第 38 題
下列何者非屬目前監理科技的應用範圍？
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監理科技（RegTech, Regulatory Technology）是指利用科技來提升監管流程、合規性管理和風險控制的效率與效果，主要目標是幫助金融機構遵守法規並降低合規成本。 * **法規要求的合規分析**：這是監理科技的核心應用，透過自動化工具監控、分析和報告合規狀況，確保符合法規要求。 * **身分辨識的管理與控制**：這與客戶身份驗證（KYC, Know Your Customer）和反洗錢（AML, Anti-Money Laundering）等監管要求密切相關，是監理科技的重要應用領域。 * **風險控制**：監理科技透過數據分析和自動化監控，協助金融機構識別、評估和管理各類風險（如信用風險、市場風險、操作風險），以符合監管要求。 * **廣告效益分析**：這是市場行銷領域的應用，旨在評估廣告活動的成效，屬於商業分析或行銷科技（MarTech）的範疇，與金融監管、合規或風險控制無直接關聯，因此不屬於監理科技的應用範圍。
題目來源： 第18屆考試
第 39 題
駭客使用網路上 ， 兩個以上被攻陷的電腦做為跳板 ， 向特定目標進行阻斷服務的攻擊 ， 稱為下列何種網路攻擊？
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題目描述的攻擊方式是利用「兩個以上被攻陷的電腦做為跳板」，對「特定目標進行阻斷服務的攻擊」。這正是分散式阻斷服務攻擊（Distributed Denial of Service, DDoS）的定義。 * **DDOS (Distributed Denial of Service)**：攻擊者利用多個受感染的電腦（通常組成殭屍網路或稱作botnet）同時向目標伺服器或網路資源發送大量請求或惡意流量，使其不堪負荷，導致合法用戶無法正常訪問服務。 * **Logic bomb (邏輯炸彈)**：是一種惡意程式碼，潛伏在軟體系統中，當滿足特定條件（如特定日期、時間或某個事件發生）時才會被觸發執行惡意功能。 * **Spyware (間諜軟體)**：是一種惡意軟體，旨在秘密收集用戶的個人資訊或監控其電腦活動，並將數據傳送給第三方，而用戶不知情。 * **Computer worm (電腦蠕蟲)**：是一種獨立的惡意軟體程式，能夠自我複製並透過網路傳播到其他電腦，通常會消耗網路頻寬或破壞系統。
題目來源： 第18屆考試
第 40 題
若人工智慧能達到模仿人類解決特定問題的功能，是屬於下列何種人工智慧？
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人工智慧通常根據其能力和智能水平分為不同類型： * **弱人工智慧 (Weak AI / Narrow AI)**：指專為執行特定任務而設計和訓練的AI系統。它們在特定領域內表現出色，能夠模仿人類解決特定問題的功能（例如，下棋、語音識別、圖像識別、推薦系統），但缺乏通用智能、意識或自我感知能力。目前我們所見的大多數AI應用都屬於弱人工智慧。 * **強人工智慧 (Strong AI / General AI)**：指具備與人類同等或超越人類的通用智能，能夠理解、學習並應用智能解決任何智力任務的AI系統。這種AI擁有意識、自我感知和解決問題的廣泛能力。目前強人工智慧仍停留在理論和研究階段，尚未實現。 * 「中人工智慧」和「混合式人工智慧」並非人工智慧領域的標準分類術語。 因此，能夠模仿人類解決特定問題的功能，屬於弱人工智慧。
題目來源： 第18屆考試
第 41 題
我國「金融科技發展與創新實驗條例」規定，全部創新實驗期間最長為多久？
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根據我國《金融科技發展與創新實驗條例》第 11 條規定，創新實驗期間最長為 12 個月，必要時得申請延長一次，延長期間不得逾 6 個月。但經主管機關核准者，得再延長一次，延長期間不得逾 6 個月。因此，全部創新實驗期間最長為 12 + 6 + 6 = 24 個月，即 2 年。然而，此條例於 2023 年 1 月 11 日修正，將第 11 條第 1 項修正為「創新實驗期間最長為三年」。因此，正確答案為 3 年。 引用法規：金融科技發展與創新實驗條例 第 11 條（2023年1月11日修正版本） 「創新實驗期間最長為三年。」
題目來源： 第18屆考試
第 42 題
在2022 年的「全球企業雲指數調查」中，受訪者認為哪種雲為組織理想的運營模式？
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根據 Nutanix 於 2022 年發布的「全球企業雲指數調查」（Enterprise Cloud Index），受訪者普遍認為混合雲（Hybrid Cloud）是組織理想的運營模式。混合雲結合了公共雲的彈性與私有雲的安全性及控制力，能讓企業根據工作負載的需求，靈活地在不同雲環境之間移動，達到最佳的成本效益和效能。
題目來源： 第18屆考試
第 43 題
依歐盟個資法《一般資料保護規範》，資料當事人在特定條件下有要求資料蒐集者刪除其個人資料的權利，此 一公民權被稱為何？
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歐盟個資法《一般資料保護規範》（General Data Protection Regulation, GDPR）賦予資料當事人多項權利，其中要求資料蒐集者刪除其個人資料的權利，在特定條件下可行使，此即為「被遺忘權」（Right to be forgotten），又稱「刪除權」。 引用法規：歐盟一般資料保護規範 (GDPR) 第 17 條 (Right to erasure 'right to be forgotten')
題目來源： 第18屆考試
第 44 題
近年來探討科技如何輔助金融創新監理是一個熱門的議題，包括RegTech（法遵科技） 、SupTech（監理科技） 或LegalTech（法律科技）的解決方案，其中三大關鍵是演算法、判讀以及下列何者？
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RegTech（法遵科技）、SupTech（監理科技）和LegalTech（法律科技）等解決方案的核心，是利用科技來提升法遵、監理和法律服務的效率與精準度。這些科技的運作基礎離不開「資料」（Data），透過演算法（Algorithms）對資料進行分析，並產生可供「判讀」（Interpretation）的結果，進而輔助決策。因此，資料、演算法和判讀是其三大關鍵要素。
題目來源： 第18屆考試
第 45 題
關於NFT，下列敘述何者正確？
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NFT（Non-Fungible Token，非同質化代幣）是一種獨特的加密代幣，用於代表數位資產的所有權或價值。其主要特性是「非同質化」，意味著每個NFT都是獨一無二且不可互換的，與比特幣（同質化代幣）或央行數位貨幣（CBDC）的性質不同。NFT主要用於表彰數位藝術品、收藏品、遊戲道具等數位資產的價值和所有權，而非用於跨境支付。
題目來源： 第18屆考試
第 46 題
比特幣區塊鏈的公鑰密碼術所選取的「單向函數」，是由下列何者產生？
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比特幣區塊鏈的公鑰密碼術（Public-key cryptography）是基於「橢圓曲線密碼術」（Elliptic Curve Cryptography, ECC）來產生公鑰和私鑰對。ECC 提供了一種高效且安全的單向函數，使得從私鑰推導公鑰容易，但從公鑰反推私鑰則極其困難。雜湊演算法（Hash algorithm）在比特幣中也扮演重要角色，例如用於區塊的雜湊值計算和地址生成，但公鑰密碼術本身是基於ECC。
題目來源： 第18屆考試
第 47 題
下列何者非屬靜脈辨識的特性？
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靜脈辨識是一種生物辨識技術，其主要特性包括： 1. **受環境影響較小**：靜脈位於皮膚下方，不易受表面髒污、傷口或光線等外部環境影響。 2. **穩定性高**：靜脈紋路在成年後相對穩定，不易改變，因此辨識穩定性高。 3. **具獨特性**：每個人的靜脈紋路都是獨一無二的，即使是雙胞胎也不同，因此具有高度獨特性。 4. **藉由掃描手掌靜脈特徵**：靜脈辨識通常透過近紅外線掃描手掌、手指或手腕的靜脈分佈圖案進行辨識。 因此，「穩定性低」並非靜脈辨識的特性，反而是其優點之一。
題目來源： 第18屆考試
第 48 題
下列何者是美國銀行保密法(Bank Secrecy Act, BSA)下的貨幣傳送者(monetary transmitter)？
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根據美國財政部金融犯罪執法網絡（FinCEN）對《銀行保密法》（Bank Secrecy Act, BSA）的解釋，貨幣傳送者（Money Transmitter）是指任何接受貨幣或具有貨幣替代性價值（value that substitutes for currency）的資金，並將其傳送給另一個人或地點的個人或實體。這包括傳統的匯款服務，也擴展到處理數位貨幣（如虛擬貨幣）的實體，因為數位貨幣被視為具有貨幣替代性價值。 因此，選項 A 最符合貨幣傳送者的定義。
題目來源： 第18屆考試
第 49 題
保險業在保險科技的何種技術幫助下，對動態客戶管理系統(CRM)中之數據進行實時監控分析並有效建立客戶 風險模型？
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要對動態客戶管理系統（CRM）中的大量數據進行實時監控分析並建立客戶風險模型，需要強大的計算能力、儲存空間和彈性擴展的基礎設施。雲端計算（Cloud Computing）提供了這些必要的資源，讓保險公司能夠高效地處理和分析巨量數據，而無需投入大量資本建置實體伺服器。物聯網（IoT）主要用於數據採集，區塊鏈（Blockchain）主要用於數據的不可篡改性和透明性，基因檢測則是一種數據來源，這些技術本身不直接提供大規模數據分析的基礎設施。
題目來源： 第18屆考試
第 50 題
撥貸銀行債權轉讓其他投資人：平台與銀行合作，由銀行撥貸，而後將債權轉讓予投資人或機構投資人，其代 表業者為何？
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題目描述的模式是「撥貸銀行債權轉讓其他投資人」，這是一種常見的P2P借貸（或稱市場借貸）模式，其中平台與銀行合作，由銀行先撥款給借款人，然後將這些債權轉讓給平台上的投資人或機構投資人。美國的 Lending Club 是這種模式的代表性業者之一，它與銀行合作發放貸款，再將貸款債權出售給投資者。
題目來源： 第18屆考試
第 51 題
下列哪一個平台是創立於臺灣的群眾募資？
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Kickstarter、Indiegogo 和 GoFundMe 均為國際知名的群眾募資平台。FlyingV 則是創立於臺灣，且為臺灣主要的群眾募資平台之一。因此，選項 B 是正確答案。
題目來源： 第18屆考試
第 52 題
有關「演算法交易」之敘述，下列何者錯誤？
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演算法交易（Algorithmic Trading）的特性如下： 1. **可進行自動交易**：演算法交易的核心優勢在於能夠根據預設規則自動執行交易，減少人為干預。 2. **是程式交易的一種**：演算法交易是程式交易的子集，透過電腦程式來執行交易指令。 3. **事先設計交易策略**：演算法交易需要事先設計好詳細的交易策略和規則，然後將其編程化。 4. **投資人不易測試及執行交易演算**：這項敘述是錯誤的。演算法交易的一個主要優勢就是能夠對交易策略進行高效的歷史回測（backtesting）和模擬測試，以評估其有效性。一旦演算法開發完成，其執行也是自動化且高效的，相較於人工交易，反而更容易進行測試和執行。雖然開發演算法可能需要專業知識，但測試和執行是其自動化優勢的體現。 因此，選項 D 的敘述是錯誤的。
題目來源： 第18屆考試
第 53 題
面對純網銀的競爭，傳統銀行因應策略之敘述，下列何者錯誤？
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純網銀（Digital-only Bank）的特點是沒有實體分行，主要透過數位管道提供服務，強調便利性、效率和低營運成本。面對純網銀的競爭，傳統銀行應採取以下策略： 1. **增加網路銀行服務**：這是直接與純網銀競爭的策略，強化數位服務以滿足客戶對線上交易的需求。 2. **增加實體分行據點與服務人員，以提高服務品質**：這項敘述是錯誤的。純網銀的競爭優勢在於數位化和低成本，傳統銀行若反其道而行，增加實體分行和人員，將會大幅提高營運成本，且與數位化趨勢不符。許多傳統銀行反而正在縮減實體分行數量，或將其轉型為體驗中心或諮詢據點。 3. **輔導員工轉型**：隨著數位化轉型，員工需要學習新的數位技能和服務模式，以適應金融科技的發展。 4. **加速與資訊科技業合作**：與金融科技公司或資訊科技業者合作，可以幫助傳統銀行快速導入新技術，提升數位創新能力。 因此，選項 B 的敘述是錯誤的。
題目來源： 第18屆考試
第 54 題
根據德勤(RegTech is the new FinTech)的報告，能夠快速配置及產出報告，是監理科技的何種特性？
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監理科技（RegTech）旨在利用科技提升監理合規的效率和效果。題目中提到「能夠快速配置及產出報告」，這直接體現了監理科技在處理和報告數據方面的「速度」特性。雖然整合、敏捷性和分析也是 RegTech 的重要特性，但「快速配置及產出報告」最直接地指向了效率和時間上的優勢，即速度。 因此，選項 A 是最符合題意的特性。
題目來源： 第18屆考試
第 55 題
根據行政院國家資通安全會報2022 年的報告，下列何者為政府機關資安通報非法入侵的最主要原因？
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根據行政院國家資通安全會報2022年的報告，政府機關資安通報非法入侵的最主要原因為「網站設計不當」。這類問題可能包含網站架構缺陷、程式碼撰寫不安全、配置錯誤等，導致攻擊者能利用這些弱點進行入侵。雖然應用程式漏洞、弱密碼和作業系統漏洞也是常見的資安威脅，但該報告指出「網站設計不當」是政府機關面臨的首要問題。 因此，選項 A 是正確答案。
題目來源： 第18屆考試
第 56 題
隨著下列何項金融科技的發展，人工智慧預期將會讓監理機關以及受監理機構節省大量合規成本？
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題目中提到「監理機關以及受監理機構節省大量合規成本」，這直接指向了監理科技（RegTech）。RegTech 是指利用科技來提升監理合規的效率和效果，其中人工智慧（AI）是其關鍵技術之一，能夠自動化合規流程、分析大量數據以識別風險，從而大幅降低合規成本。 * InsurTech 專注於保險業的創新。 * Blockchain 是一種分散式帳本技術。 * Cloud Computing 是一種提供運算服務的模式。 雖然這些技術可能在某些方面支持 RegTech，但 RegTech 本身就是專門針對監理合規領域的金融科技。 因此，選項 A 是正確答案。
題目來源： 第18屆考試
第 57 題
透過觀察環境而行動，並會隨時根據新進來的資料逐步修正，即會根據正負反饋自行修正達到正確結果，係指 下列何種類之機器學習？
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題目描述的機器學習類型是「透過觀察環境而行動，並會隨時根據新進來的資料逐步修正，即會根據正負反饋自行修正達到正確結果」。這正是強化式學習（Reinforcement Learning）的定義。 * **強化式學習**：代理人（Agent）在環境中採取行動，並根據行動的結果獲得獎勵（正反饋）或懲罰（負反饋），從而學習如何最大化累積獎勵，逐步優化其行為策略。 * **監督式學習**：從帶有標籤的數據中學習，目標是預測輸出。 * **非監督式學習**：從不帶標籤的數據中學習，目標是發現數據中的模式或結構。 * **半監督式學習**：結合了帶標籤和不帶標籤的數據進行學習。 因此，選項 A 是正確答案。
題目來源： 第18屆考試
第 58 題
有關AI 人工智慧，下列敘述何者正確？
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讓我們逐一分析各選項： 1. **深度學習的一項分支是機器學習**：此敘述錯誤。正確的關係是：人工智慧（AI）包含機器學習（Machine Learning），而機器學習又包含深度學習（Deep Learning）。所以，深度學習是機器學習的一個分支，而不是反過來。 2. **聲音辨識(Siri)、Google AlphaGo，是強人工智慧的例子**：此敘述錯誤。Siri 和 AlphaGo 都是弱人工智慧（Narrow AI 或 Weak AI）的例子。它們在特定任務上表現出色，但缺乏通用的人類智能或意識。強人工智慧（Strong AI 或 General AI）是指具備與人類同等或超越人類的通用智能，目前尚未實現。 3. **目前發展成熟，且在許多領域已實現應用的是「通用人工智慧」**：此敘述錯誤。目前發展成熟並廣泛應用的是弱人工智慧，通用人工智慧仍處於研究階段，尚未成熟或實現大規模應用。 4. **弱人工智慧是以「機器學習」或以演算法為基礎的認知能力，可以取代人類部分的思維、決策，針對特定功 能做出與人類相同的決策，甚至表現得比人類更好**：此敘述正確。弱人工智慧（Narrow AI）專注於執行特定任務，通常基於機器學習演算法。它可以在特定領域（如圖像識別、語音助理、棋類遊戲等）中達到甚至超越人類的表現，從而取代人類在這些特定功能上的部分思維和決策。 因此，選項 D 是正確的敘述。
題目來源： 第18屆考試
第 59 題
金管會在金融科技發展策略白皮書中提出：創新數位科技，打造智慧金融願景，主要推動下列何種產業與金融 產業合作？
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金管會（金融監督管理委員會）在推動金融科技發展，打造智慧金融願景時，主要會鼓勵金融產業與能夠提供數位科技、資訊技術和通訊基礎設施的產業合作。在選項中，**資通訊業（ICT 產業，Information and Communication Technology industry）**是最符合此需求的產業，因為它涵蓋了軟體開發、硬體製造、網路通訊、數據分析、雲端服務等，這些都是金融科技發展不可或缺的要素。 其他選項如影音後製業、出版業和傳播業，雖然也可能與金融業有部分合作，但並非金管會推動「創新數位科技，打造智慧金融願景」的主要合作對象。 因此，選項 A 是正確答案。
題目來源： 第18屆考試
第 60 題
金管會「金融業運用人工智慧(AI)之核心原則與相關推動政策」之敘述中，「生成式 AI 產出之資訊，仍需由 金融機構人員就其風險進行客觀且專業的管控」，屬於下列何者？
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AI 解析
金管會「金融業運用人工智慧(AI)之核心原則與相關推動政策」中，強調「生成式 AI 產出之資訊，仍需由金融機構人員就其風險進行客觀且專業的管控」，這句話的核心精神在於確保 AI 的應用不脫離人類的監督與責任，特別是當 AI 產出可能存在偏誤、不準確或不公平的資訊時，需要人為介入進行判斷與修正。這與「**重視公平性及以人為本的價值觀**」原則高度相關。 * **以人為本**：強調人類在 AI 系統中的主導地位和最終責任，確保 AI 的使用符合人類的價值觀和倫理標準。 * **公平性**：透過人為管控，可以避免 AI 產出資訊可能導致的歧視、偏見或不公平對待，確保決策的公正性。 其他選項的關聯性較低： * 保護隱私及客戶權益：雖然重要，但此敘述更側重於對 AI 產出內容的風險管理，而非直接的隱私保護。 * 確保系統穩健性與安全性：這關乎 AI 系統本身的技術可靠性，而非人為對其產出內容的審核。 * 落實透明性與可解釋性：這強調理解 AI 決策過程的能力，而非對其最終產出進行風險管控的責任歸屬。 因此，選項 B 是最符合題意的原則。
題目來源： 第18屆考試